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镜像生效，评测镜像和仿真器镜像不支持配置entrypoint。 目前自定义算法、自定义评测、自定义脚本的镜像制作使用的基础镜像版本要求为：ubuntu18.04及以上。算法与仿真器需要采用TCP协议进行通信。 自定义评测镜像制作 与datahub对接的算法镜像制作 评测算法的自研proto接口
Octopus模型管理模块，支持用户上传模型，并将其用于模型评测、模型编译任务。如果需要将模型用于内置评测模板评测，除模型文件外，需另外包含推理启动文件： customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件，文件名称可自定义，将该文件置于模型目录下。
步骤四：创建仿真场景 用户可以上传场景文件创建自定义场景，开展仿真评测任务。本节以创建自定义仿真场景为例。 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。
选择资源规格页签，单击“新增规格”，选择并填写必要参数，即可新建一种资源规格。 图2 新增规格 资源用途：下拉选择，当前可选择数据转换、回放仿真、训练任务、模型评测、模型编译、预标注和数据脱敏任务。 节点规格：下拉选择，为新建的资源规格定上限，确保资源规格有节点适配，根据用途从集群中查询。 资源规格：
创建镜像仓库 仿真服务 算法管理 在创建任务前，需要创建算法，用户可从本地上传容器镜像。 创建仿真算法 评测管理 支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 创建评测 场景管理 创建仿真场景，仿真场景库、测试套件、测试用例和逻辑泛化场景用于仿真开发。 创建仿真场景 任务管理
一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cu
downloadAlgorithmMeta 创建评测镜像 octopus createSimEvaluationImages 更新评测镜像 octopus updateSimEvaluationImages 删除评测镜像 octopus deleteSimEvaluationImages 创建评测 octopus
仿真服务快速入门 流程指引 步骤一：创建镜像仓库 步骤二：创建仿真算法 步骤三：创建评测 步骤四：创建仿真场景 步骤五：创建仿真任务 步骤六：查看仿真评测结果
标注任务日志和审核报告存储在OBS中。 训练服务 算法管理 算法文件存储在OBS中。 训练任务 训练产物、训练任务日志存储在OBS中。 模型评测 评测脚本文件、评测产物、评测任务日志存储在OBS中。 编译管理 编译产物、编译任务日志存储在OBS中。 仿真服务 场景管理 场景文件存储在OBS中。 逻辑场景管理
训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本，往往不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。 添加算法 创建训练任务 创建评测脚本 仿真服务 Octopus仿真
/SimCtrl>]]></SCP > </Action> ... </Scenario> 为了到达终点的评测，一般建议延迟5s执行，等待评测检测成功。此处对应前文中的DelayTime。 xosc类型场景，OpenSCENARIO 1.0版本如下： Read the
训练服务 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务
仿真服务 仿真镜像 仿真场景 仿真任务 仿真评测结果 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发
仿真服务 仿真服务简介 在线仿真 算法管理 评测管理 场景管理 并行仿真 批量仿真调优 Open SCENARIO2.0场景说明 采样方式介绍
训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发
智驾模型管理 智驾模型微调后，需要对模型进行评测，并把模型部署到环境上进行推理，方便用户使用自己的数据训练得到专属模型进行推理，及比对训练效果。 智驾模型 在线服务 父主题： 智驾模型服务
TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM(仿真算法) SIMULATION_EVALUATION(仿真评测) SIMUL
#模型包根目录，上传模型时进入该目录下（名称可自定义） ├─ customer_inference.py #“模型推理”启动文件（如该模型用于内置评测模板评测，需要提供该文件，名称可自定义） ├─ customer_package #自定义库（可选，名称可自定义）
并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。
平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功
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